ENEGEP2019_TN_STO_292_1654_37336
SIMULAÇÃO DE INSTRUMENTOS MUSICAIS ACÚSTICOS EM TEMPO REAL UTILIZANDO REDES NEURAIS PARALELAS NO DOMÍNIO DA FREQUÊNCIA
ÁREA: 03. PESQUISA OPERACIONAL
SUBÁREA: 03.7. Inteligência Computacional
RESUMO:
Para exibir características sonoras verossímeis, instrumentos musicais digitais que buscam emular instrumentos acústicos ainda utilizam-se majoritariamente da reprodução de sons pré gravados. Enquanto a capacidade computacional atual da maioria dos computadores domésticos permite seu uso, inclusive em tempo real, muitas restrições causadas por essa abordagem ainda persistem, como o enorme espaço em disco e a rigidez das articulações musicais possibilitadas. Embora ofereçam maior flexibilidade, abordagens de síntese sonora pura, em geral baseadas nas propriedades físicas do instrumento que deseja-se emular, não capturam certas nuances centrais à verossimilhança da emulação, oferecendo uma saída sintética relativamente pobre, a um alto custo computacional. Propomos um método em que conjuntos de redes neurais leves, trabalhando em paralelo, aprendem, a partir de características obtidas no domínio de frequência, a reproduzir o timbre de instrumentos arbitrários. O método proposto, enquanto conserva características sonoras em linha com os métodos tradicionais, exibe em média 1/10 da latência dos algoritmos de síntese em tempo real padrão da indústria e 1/100 de seus requisitos de espaço em disco. Esse método pode, portanto, servir como base para implementações mais eficientes de instrumentos digitais virtuais em plataformas dedicadas, como teclados e baterias eletrônicas e em plataformas de uso geral, como desktops e tablets ou ainda hardware de código aberto, como Arduino e Raspberry Pi. De um ponto de vista conceitual, este trabalho destaca as vantagens de uma integração mais próxima de áreas como aprendizado de máquina e inteligência computacional com outros assuntos, especialmente no contexto de desenvolvimento de novos produtos: explorando a sinergia entre redes neurais, técnicas de processamento digital de sinais e modelagem física, o trabalho propõe uma metodologia para a implementação de uma família de instrumentos virtuais, exemplificando a metodologia a partir da emulação de um piano de cauda.
PALAVRAS-CHAVE:
redes neurais, desenvolvimento de produtos, instrumentos musicais virtuais, síntese sonora em tempo real
DOI: 10.14488/enegep2019_tn_sto_292_1654_37336
SUBÁREA: 03.7. Inteligência Computacional
RESUMO:
Para exibir características sonoras verossímeis, instrumentos musicais digitais que buscam emular instrumentos acústicos ainda utilizam-se majoritariamente da reprodução de sons pré gravados. Enquanto a capacidade computacional atual da maioria dos computadores domésticos permite seu uso, inclusive em tempo real, muitas restrições causadas por essa abordagem ainda persistem, como o enorme espaço em disco e a rigidez das articulações musicais possibilitadas. Embora ofereçam maior flexibilidade, abordagens de síntese sonora pura, em geral baseadas nas propriedades físicas do instrumento que deseja-se emular, não capturam certas nuances centrais à verossimilhança da emulação, oferecendo uma saída sintética relativamente pobre, a um alto custo computacional. Propomos um método em que conjuntos de redes neurais leves, trabalhando em paralelo, aprendem, a partir de características obtidas no domínio de frequência, a reproduzir o timbre de instrumentos arbitrários. O método proposto, enquanto conserva características sonoras em linha com os métodos tradicionais, exibe em média 1/10 da latência dos algoritmos de síntese em tempo real padrão da indústria e 1/100 de seus requisitos de espaço em disco. Esse método pode, portanto, servir como base para implementações mais eficientes de instrumentos digitais virtuais em plataformas dedicadas, como teclados e baterias eletrônicas e em plataformas de uso geral, como desktops e tablets ou ainda hardware de código aberto, como Arduino e Raspberry Pi. De um ponto de vista conceitual, este trabalho destaca as vantagens de uma integração mais próxima de áreas como aprendizado de máquina e inteligência computacional com outros assuntos, especialmente no contexto de desenvolvimento de novos produtos: explorando a sinergia entre redes neurais, técnicas de processamento digital de sinais e modelagem física, o trabalho propõe uma metodologia para a implementação de uma família de instrumentos virtuais, exemplificando a metodologia a partir da emulação de um piano de cauda.
PALAVRAS-CHAVE:
redes neurais, desenvolvimento de produtos, instrumentos musicais virtuais, síntese sonora em tempo real
DOI: 10.14488/enegep2019_tn_sto_292_1654_37336
AUTORES:
CARLOS HENRIQUE TARJANO SANTOS
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
VALDECY PEREIRA
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
CARLOS HENRIQUE TARJANO SANTOS
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
VALDECY PEREIRA
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
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